大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 实际操作中我们经常需要寻找数据的某行或者某列，这里介绍我在使用Pandas时用到的两种方法：iloc和loc。...读取第二行的值 （2）读取第二行的值 （3）同时读取某行某列 （4）进行切片操作 ---- loc：通过行、列的名称或标签来索引 iloc：通过行、列的索引位置来寻找数据 首先，我们先创建一个...（1）读取第二行的值 # 索引第二行的值，行标签是“1” data1 = data.loc[1] 结果： 备注： #下面两种语法效果相同 data.loc[1] == data.loc...,"D","E"]] 结果： 2.iloc方法 iloc方法是通过索引行、列的索引位置[index, columns]来寻找值 （1）读取第二行的值 # 读取第二行的值，与loc方法一样 data1...和columns进行切片操作 # 读取第2、3行，第3、4列 data1 = data.iloc[1:3, 2:4] 结果： 注意： 这里的区间是左闭右开，data.iloc[1:
大小可变与数据复制 Pandas 入门 环境包 pip下载方式： 生成对象·一维Series 查看索引 生成对象·二维DateFrame 生成对象·一维Series生成二维DateFrame 查看索引...，符合审美观，对于计算机来说她是一组数字，可是这个数字是怎么推断出来的就是很复杂了，我们在模型训练中可以看到基本上到处都存在着Pandas处理，在最基础的OpenCV中也会有很多的Pandas处理，所以我...本专栏会更很多，只要我测试出新的用法就会添加，持续更新迭代，可以当做【Pandas字典】来使用，期待您的三连支持与帮助。...，也可以忽略标签，在 Series、DataFrame 计算时自动与数据对齐； 强大、灵活的分组（group by）功能：拆分-应用-组合数据集，聚合、转换数据； 把 Python 和 NumPy 数据结构里不规则...install numpy 生成对象·一维Series 用值列表生成 Series 时，Pandas 默认自动生成整数索引： import pandas as pd import numpy as
在Python中，数据存储在计算机内存中（即，用户不能直接看到），幸运的是pandas库提供了获取值、行和列的简单方法。 先准备一个数据框架，这样我们就有一些要处理的东西了。...df.columns 提供列（标题）名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度，在本例中为4行5列。 图3 使用pandas获取列 有几种方法可以在pandas中获取列。...获取1行 图7 获取多行 我们必须使用索引/切片来获取多行。在pandas中，这类似于如何索引/切片Python列表。...想想如何在Excel中引用单元格，例如单元格“C10”或单元格区域“C10:E20”。以下两种方法都遵循这种行和列的思想。 方括号表示法 使用方括号表示法，语法如下：df[列名][行索引]。...这有时称为链式索引。记住这种表示法的一个更简单的方法是：df[列名]提供一列，然后添加另一个[行索引]将提供该列中的特定项。 假设我们想获取第2行Mary Jane所在的城市。
用pandas中的DataFrame时选取行或列： import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...[-1:] #选取DataFrame最后一行，返回的是DataFrame data.loc['a',['w','x']] #返回‘a'行'w'、'x'列，这种用于选取行索引列索引已知 data.iat...12 13 data.ix[data.a 5,[2,2,2]] #选择'a'列中大于5所在的行中的第2列并重复3次 Out[33]: c c c three 12 12 12 #还可以行数或列数跟行名列名混着用...(1) #返回DataFrame中的第一行 最近处理数据时发现当pd.read_csv()数据时有时候会有读取到未命名的列，且该列也用不到，一般是索引列被换掉后导致的，有强迫症的看着难受，这时候dataframe.drop...github地址 到此这篇关于python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例的文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持
由于Pandas中提供了两种核心的数据结构：DataFrame和Series，其中DataFrame的任意一行和任意一列都是一个Series，所以某种意义上讲DataFrame可以看做是Series的容器或集合...：Spark中的DataFrame每一列的类型为Column、行为Row，而Pandas中的DataFrame则无论是行还是列，都是一个Series；Spark中DataFrame有列名，但没有行索引，...而Pandas中则既有列名也有行索引；Spark中DataFrame仅可作整行或者整列的计算，而Pandas中的DataFrame则可以执行各种粒度的计算，包括元素级、行列级乃至整个DataFrame级别...，这里expr执行了类SQL的功能，可以接受一个该列的表达式执行类SQL计算，例如此处仅用于提取A列，则直接赋予列名作为参数即可； df.selectExpr("A")：对于上述select+expr的组合...03 小结 本文分别列举了Pandas和Spark.sql中DataFrame数据结构提取特定列的多种实现，其中Pandas中DataFrame提取一列既可用于得到单列的Series对象，也可用于得到一个只有单列的
库中函数，用于删除DataFrame中的重复行。...这种方式添加一列 数据连接 merge 数据库中可以依据共有数据把两个或者多个数据表组合起来，即join操作 DataFrame 也可以实现类似数据库的join操作，Pandas可以通过pd.join命令组合数据...，也可以通过pd.merge命令组合数据，merge更灵活，如果想依据行索引来合并DataFrame可以考虑使用join函数 how = ’left‘ 对应SQL中的 left outer 保留左侧表中的所有...','Milliseconds']],on='GenreId',how='outer') concat： Pandas函数 可以垂直和水平地连接两个或多个pandas对象 只用索引对齐 默认是外连接（也可以设为内连接...） merge： DataFrame方法 只能水平连接两个DataFrame对象 对齐是靠被调用的DataFrame的列或行索引和另一个DataFrame的列或行索引 默认是内连接（也可以设为左连接、
在实际数据处理过程中，数据透视表使用频率相对较高，今天云朵君就和大家一起学习pandas数据透视表与逆透视的使用方法。...('mean')累计函数，再将各组结果组合，最后通过行索引转列索引操作将最里层的行索引转换成列索引，形成二维数组。...如果原表有二级索引，那么unstack就会将二级索引作为新的列名，一级索引作为新的索引。...可以使任何对groupby有效的函数 fill_value 用于替换结果表中的缺失值 dropna 默认为True margins_name 默认为'ALL'，当参数margins为True时，ALL行和列的名字...行索引和列索引都可以再设置为多层，不过行索引和列索引在本质上是一样的，大家需要根据实际情况合理布局。
我们知道，Pandas中的DataFrame有很多特性，比如可以将其视作是一种嵌套的字典结构：外层字典的key为各个列名（column），相应的value为对应各列，而各列实际上即为内层字典，其中内层字典的...所以，对于一个DataFrame，我们可以方便的使用类似字典那样，根据一个列名作为key来获取对应的value值，例如在上述DataFrame中： 当然，这是Pandas中再基础不过的知识了，这里加以提及是为了引出...如果说iteritems是对各列进行遍历并以迭代器返回键值对，那么iterrows则是对各行进行遍历，并逐行返回（行索引，行）的信息。...由于行索引作为namedtuple中可选的一部分信息，所以与iteritems和iterrows不同，这里的返回值不再以元组队的形式显示行索引信息。...对于具体功能而言： iteritems是面向列的迭代设计，items函数的功能目前与其相同； iterrows和itertuples都是面向行的迭代设计，其中iterrows以元组对的形式返回，但返回的各行
Pandas-9. 迭代 Pandas对象之间的底本迭代的行为取决于类型，当迭代一个Series时，它被视为数组，基本迭代产生值。DataFrame和Panel迭代对象的键。...DataFrame中的键： A x y C D 遍历DataFrame中的行，可以用以下函数： iteritems() - 迭代(key, value) 对 iterrows() - 将行迭代为（索引，...Series）对 itertuples() - 以namedtuples的形式迭代 iteritems() 将每个列作为键，将值与值作为键和列值迭代为Series对象。...0.978887 col2 0.477972 col3 0.337952 Name: 3, dtype: float64 itertuples() itertuples()方法将DataFrame中的每一行返回一个产生一个命名元组的迭代器...，元组的第一个元素将是行的相应索引值，而剩余的值是行值。
n行 df.tail(n) # 查看 DataFrame 对象的最后n行 df.sample(n) # 查看 n 个样本，随机 df.shape # 查看行数和列数 df.info() # 查看索引、数据类型和内存信息...df.describe() # 查看数值型列的汇总统计 df.dtypes # 查看各字段类型 df.axes # 显示数据行和列名 df.mean() # 返回所有列的均值 df.mean(1) #...最小 df.columns # 显示所有列名 df.team.unique() # 显示列中的不重复值 # 查看 Series 对象的唯一值和计数, 计数占比: normalize=True s.value_counts...' for i in df.Name:print(i) # 迭代一个列 # 按列迭代，[列名, 列中的数据序列 S（索引名 值)] for label, content in df.items():print...(label, content) # 按行迭代，迭代出整行包括索引的类似列表的内容，可row[2]取 for row in df.itertuples():print(row) df.at[2018,
Excel数据透视表虽好，但在pandas面前它也有其不香的一面！ ? 01 何为透视表 数据透视表，顾名思义，就是通过对数据执行一定的"透视"，完成对复杂数据的分析统计功能，常常伴随降维的效果。...至此，我们可以发现数据透视表中实际存在4个重要的设置项： 行字段 列字段 统计字段 统计方式（聚合函数） 值得指出的是，以上4个要素每一个都可以不唯一，例如可以拖动多个字段到行/列字段中形成二级索引，...index : 用于放入透视表结果中的行索引列名 columns : 用于放入透视表结果中列索引列名 aggfunc : 聚合统计函数，可以是单个函数，也可以是函数列表，还可以是字典格式，默认聚合函数为均值...注意这里的缺失值是指透视后结果中可能存在的缺失值，而非透视前的原表中缺失值 margins : 指定是否加入汇总列，布尔值，默认为False，体现为Excel透视表中的行小计和列小计 margins_name...其中，当行索引和列索引对应的具体分组下的记录数为0时，得到的聚合结果为NaN，此时可通过指定fill_value参数来进一步填充，即： ?
header=0：header是标题行，通过指定具体的行索引，将该行作为数据的标题行，也就是整个数据的列名。...默认首行数据（0-index）作为标题行，如果传入的是一个整数列表，那这些行将组合成一个多级列索引。没有标题行使用header=None。...index_col=None: int或元素都是int的列表， 将某列的数据作为DataFrame的行标签，如果传递了一个列表，这些列将被组合成一个多索引，如果使用usecols选择的子集，index_col...因为跳过5行后就是以第六行，也就是索引为5的行默认为标题行了。需要注意的是skiprows=5的5是行数，header=5的5是索引为5的行。...示例数据中，测试编码数据是文本，而pandas在解析的时候自动转换成了int64类型，这样codes列的首位0就会消失，造成数据错误，如下图所示 指定codes列的数据类型： df = pd.read_excel
导读 Pandas之于日常数据分析工作的重要地位不言而喻，而灵活的数据访问则是其中的一个重要环节。本文旨在讲清Pandas中的9种数据访问方式，包括范围读取和条件查询等。 ?...切片类型与索引列类型不一致时，引发报错 2. loc/iloc，可能是除[]之外最为常用的两种数据访问方法，其中loc按标签值（列名和行索引取值）访问、iloc按数字索引访问，均支持单值访问或切片查询...4. isin，条件范围查询，一般是对某一列判断其取值是否在某个可迭代的集合中。即根据特定列值是否存在于指定列表返回相应的结果。 5. where，妥妥的Pandas仿照SQL中实现的算子命名。...在DataFrame中，filter是用来读取特定的行或列，并支持三种形式的筛选：固定列名(items)、正则表达式(regex)以及模糊查询(like)，并通过axis参数来控制是行方向或列方向的查询...实际上，这里的lookup可看做是loc的一种特殊形式，即分别传入一组行标签和列标签，lookup解析成一组行列坐标，返回相应结果： ?
for 循环遍历每一行/列 使用 for 循环可以遍历 DataFrame 中的每一行或每一列。需要使用 iterrows() 方法遍历每一行，或者使用 iteritems() 方法遍历每一列。...其中，iterrows方法返回一个迭代器，可以逐行遍历DataFrame，返回每一行数据的索引和值。...我们可以通过row[“列名”]或row.列名的方式来获取指定列的值。 iteritems()方法 iteritems()方法以 (列标签，列) 的形式遍历 DataFrame 的列。...它返回一个迭代器，其中每个元素都是一个元组，元组中包含列标签和对应列的 Pandas Series。...返回的每个命名元组都代表 DataFrame 中的一行。这种方法比 iterrows() 更快。
此外DataFrame数组还有一个列名，索引和列名是从数组中挑选数据的重要依据。...3.2 创建DataFrame数组 （1）通过字典创建 通过字典来创建DataFrame数组时，字典的键将会自动成DataFrame数组的列名，字典的值必须是可迭代对象，例如Series、numpy数组...当然，也可以在手动指定列名，不过行索引对应的键数据才会传入新建的数组中： >>> pd.DataFrame(d, index=['d', 'b', 'a'], columns=['two', 'three..., '第二行']) # 重新指定索引 a b c 第一行 1 2 NaN 第二行 5 10 20.0 （3）通过功能函数创建 我们还可以通过诸如from_dict()、from_records()这类的功能函数来创建...4 总结 本文大致介绍了Pandas中的两种重要数据结构Series数组对象和DataFrame数组对象的特点、主要创建方法、属性。
有很多种实现的途径，我最喜欢的方式是传一个字典给DataFrame constructor，其中字典中的keys为列名，values为列的取值。 ?...，可以更改列名使得列名中不含有空格： ?...按行从多个文件中构建DataFrame 假设你的数据集分化为多个文件，但是你需要将这些数据集读到一个DataFrame中。 举例来说，我有一些关于股票的小数聚集，每个数据集为单天的CSV文件。...我们以生成器表达式用read_csv()函数来读取每个文件，并将结果传递给concat()函数，这会将单个的DataFrame按行来组合： ? 不幸的是，索引值存在重复。...为了避免这种情况，我们需要告诉concat()函数来忽略索引，使用默认的整数索引： ? 按列从多个文件中构建DataFrame 上一个技巧对于数据集中每个文件包含行记录很有用。
from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd 2.创建Series取索引 Series对象有loc和iloc成员变量，如下图所示： loc...的数据类型为pandas.core.indexing,_LocIndexer， iloc的数据类型为pandas.core.indexing,_iLocIndexer， 用loc进行索引时，中括号[...]中的值必须是索引的真实值； 用iloc进行索引时，中括号[ ]中的值必须是整数，与列表list索引取值类似，例如obj.iloc[2]就是取第3行的值。...Dataframe既有行索引也有列索引,它可以被看做由 Series组成的字典(共用同一个索引)。...image.png 4.4 DataFrame选出多行 选出第2、 3行，即选出索引为1、2的行，代码如下： 注意，df.iloc 不是方法，是类似于列表list的可迭代对象，所以后面必须接中括号[
完整学习教程已开源，开源链接： https://github.com/datawhalechina/joyful-pandas 文件的读取和写入 import pandas as pdimport numpy.../new table.xlsx') 基本数据结构 Pandas处理的基本数据结构有 Series 和 DataFrame。两者的区别和联系见下表： ? Series 1....索引对齐特性 这是Pandas中非常强大的特性，在对多个DataFrame 进行合并或者加减乘除操作时，行和列的索引都重叠的时候才能进行相应操作，否则会使用NA值进行填充。...对于Series，它可以迭代每一列的值(行)操作；对于DataFrame，它可以迭代每一个列操作。 # 遍历Math列中的所有值，添加！...['Name'].value_counts() 练习2： 现有一份关于科比的投篮数据集，请解决如下问题： （a）哪种action_type和combined_shot_type的组合是最多的？
创建DataFrame DataFrame是一个表格型的数据结构，它拥有两个索引，分别是行索引以及列索引，使得我们可以很方便地获取对应的行以及列。这就大大降低了我们查找数据处理数据的难度。...当我们在jupyter输出的时候，它会自动为我们将DataFrame中的内容以表格的形式展现。...从numpy数据创建 我们也可以从一个numpy的二维数组来创建一个DataFrame，如果我们只是传入numpy的数组而不指定列名的话，那么pandas将会以数字作为索引为我们创建列： ?...我们通过传入sep这个参数，指定分隔符就完成了数据的读取。 ? 这个header参数表示文件的哪些行作为数据的列名，默认header=0，也即会将第一行作为列名。...在Python领域当中，pandas是数据处理最好用的手术刀和工具箱，希望大家都能将它掌握。
你将获得类似下图的表 ? 当你在Pandas中查找列时，你通常需要使用列名。这样虽然非常便于使用，但有时候，数据可能会有特别长的列名，例如，有些列名可能是问卷表中的某整个问题。...在返回的series中，这一行的每一列都是一个独立的元素。 可能在你的数据集里有年份的列，或者年代的列，并且你希望可以用这些年份或年代来索引某些行。这样，我们可以设置一个（或多个）新的索引。 ?...这将会给’water_year’一个新的索引值。注意到列名虽然只有一个元素，却实际上需要包含于一个列表中。如果你想要多个索引，你可以简单地在列表中增加另一个列名。 ?...正如loc和iloc，上述代码将返回一个series包含你所索引的行的数据。 既然ix可以完成loc和iloc二者的工作，为什么还需要它们呢?最主要的原因是ix有一些轻微的不可预测性。...然而必须指出的是，ix要比loc和iloc更快。 通常我们都希望索引是整齐有序地。我们可以在Pandas中通过调用sort_index来对dataframe实现排序。 ?
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